GNW-News: Tabnine führt Funktion zur Kennzeichnung unlizenzierten Codes in KI-generierter Software ein

^TEL AVIV, Israel, Dec. 17, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) -- Tabnine

(https://www.tabnine.com/), Begründer der Kategorie KI-Code-Assistenten, hat

heute Code Provenance and Attribution (Codeherkunft und -zuordnung) vorgestellt.

Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, von der Nutzung umfangreicher und

beliebter großer Sprachmodelle (Large Language Models (LLMs) für

Softwareentwicklungsaufgaben zu profitieren und gleichzeitig das Risiko zu

minimieren, dass Code mit restriktiver Lizenz in ihre Codebasis eingeschleust

wird.

Die großen Sprachmodelle von Anthropic, OpenAI u.a. werden mit umfangreichen

Katalogen von Inhalten und Code trainiert. Diese Inhalte stammen aus öffentlich

sichtbaren Quellen, von denen viele nicht frei lizenziert sind. In Kombination

mit der Tendenz von LLMs, Inhalte zu generieren, die dem bereits Gesehenen

ähneln, kann die Verwendung der Modelle dieser Anbieter zu Risiken im

Zusammenhang mit geistigem Eigentum oder Urheberrechtsverpflichtungen führen.

Mit Provenance and Attribution vergleicht Tabnine den Code, der mithilfe von KI-

Chat oder KI-Agenten generiert wurde, mit öffentlich sichtbarem Code auf GitHub.

Tabnine markiert Übereinstimmungen und verweist auf das Quell-Repository sowie

dessen Lizenztyp. Diese Informationen erleichtern es Entwicklungsteams, KI-

generierten Code zu überprüfen und zu entscheiden, ob die Lizenz des Codes ihren

spezifischen Standards und Anforderungen entspricht.

Mit der neuen Funktion Provenance and Attribution wird Tabnine Entwicklungsteams

sowie Rechts- und Compliance-Teams leichter unterstützen können, wenn sie eine

Vielzahl leistungsstarker Modelle nutzen möchten.

?Modelle, die mit größeren Datensätzen trainiert wurden, die wiederum nicht aus

Open-Source-Code mit großzügigeren Lizenzen stammen, können eine bessere

Leistung bieten. Unternehmen, die diese Modelle nutzen, laufen jedoch Gefahr,

Rechte in Bezug auf geistiges Eigentum und Urheberrechte zu verletzen", erklärt

Peter Guagenti, President bei Tabnine.?Unsere Funktion hinsichtlich

Codeherkunft und -zuordnung löst dieses Problem, indem sie die Produktivität

steigert, ohne die Compliance zu gefährden. Erfahrene Engineering-Teams

erwarten, dass sie die Quelle und die Lizenz des generativen KI-Ergebnisses

kennen. Diese Funktion stellt nun sicher, dass sie dies auch tun".

Da die Urheberrechte für die Nutzung von KI-generierten Inhalten noch ungeklärt

sind, zielt Tabnine mit seinem proaktiven Ansatz darauf ab, das Risiko der

Verletzung von Rechten des geistigen Eigentums bei der Nutzung von

Unternehmensmodellen - wie beispielweise Claude von Anthropic, GPT-4o von

OpenAI's und Command R+ von Cohere - für die Softwareentwicklung drastisch zu

reduzieren.

Das lizenzkonforme Modell von Tabnine, Tabnine Protected 2, das ausschließlich

auf Code trainiert wird, der unter einer freieren Lizenz steht, bleibt ein

wichtiges und unverzichtbares Angebot von Tabnine. Viele Unternehmen sind der

Ansicht, dass allein die Verwendung eines LLM, das auf nicht lizenzierter

Software trainiert wurde, ein Risiko darstellen könnte. Aus diesem Grund wird

Tabnine dieses einzigartige Modell weiterhin unterstützen und weiterentwickeln.

Die neue Funktion Provenance and Attribution bietet Unterstützung für Rechts-

und Compliance-Teams, die mit einer größeren Vielfalt von Modellen vertraut

sind, solange sie nicht explizit unlizenzierten Code einfügen.

Die Funktion?Code Provenance and Attribution" unterstützt das gesamte Spektrum

der Softwareentwicklung in Tabnine, einschließlich Codegenerierung,

Fehlerbehebung im Code, Generierung von Testfällen, Implementierung von Jira-

Problemen und vieles mehr. Da Tabnine den Code wie ein Mensch liest, erkennt und

markiert Tabnine nicht nur Ergebnisse, die exakt mit Open-Source-Code auf GitHub

übereinstimmen, sondern auch, wenn es sich um funktionale Übereinstimmungen oder

um Übereinstimmung hinsichtlich der Implementierung handelt.

Tabnine plant in naher Zukunft eine Funktion hinzuzufügen, die es Nutzern

ermöglicht, bestimmte Repositories zu identifizieren, z.B. solche, die von

Wettbewerbern verwaltet werden. Tabnine wird dann auch den generierten Code mit

diesen Repositories abgleichen. Darüber hinaus plant Tabnine, eine

Zensurfunktion hinzuzufügen, die es den Administratoren von Tabnine ermöglicht,

den betroffenen Code zu entfernen, bevor dieser dem Entwickler angezeigt wird.

Code Provenance and Attribution befindet sich in Private Preview, ist für alle

Tabnine-Kunden zugänglich und funktioniert mit allen verfügbaren Modellen,

einschließlich Anthropic, OpenAI, Cohere, Llama, Mistral und Tabnine. Weitere

Informationen zu Code Provenance and Attribution finden Sie hier

(https://www.tabnine.com/blog/introducing-provenance-and-attribution-minimize-

ip-liability-for-genai-output/).

Über Tabnine

Tabnine unterstützt Entwicklungsteams jeder Größe dabei, künstliche Intelligenz

(KI) zu nutzen, um den Softwareentwicklungszyklus zu beschleunigen und zu

verbessern. Als erster KI-Code-Assistent wurde Tabnine bereits von Millionen von

Entwicklern weltweit eingesetzt, um die Codequalität und die Zufriedenheit der

Entwickler mithilfe generativer KI zu verbessern. Im Gegensatz zu anderen

Programmierassistenten haben Sie bei Tabnine die Kontrolle über die KI. Diese

ist umfassend auf Ihr Entwicklungsteam zugeschnitten, privat und sicher (sie

läuft problemlos in Ihren kontrollierten Umgebungen), speichert oder trainiert

niemals den Code Ihres Unternehmens oder Benutzerdaten und bietet Modelle, die

ausschließlich auf Open-Source-Code mit offenen Lizenzen trainiert wurden, um

Risiken im Zusammenhang mit geistigem Eigentum auszuschließen. Weitere

Informationen finden Sie auf unserer Website unter tabnine.com

(http://tabnine.com). Gerne können Sie uns auch auf LinkedIn

(https://www.linkedin.com/company/tabnine/) folgen.

Contact

press@tabnine.com (mailto:press@tabnine.com)

°